Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Информационно-измерительные системы для адаптивного управления промышленными станциями поточного смешения товарных бензинов

Диссертация: Информационно-измерительные системы для адаптивного управления промышленными станциями поточного смешения товарных бензинов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Мичуринск, Калининград, Саратов, Муллинская нефтебаза и др.). Результаты исследований, положивших основу создания ИИС нового поколения «АС-2004», использованы в учреждении «Теплотехническая лаборатория» (испытательный центр «ЯнтарИТ» г. Калининград) при разработке «Дополнения к инструкции по эксплуатации октаномера «АС-98». Данный октаномер рекомендован Калининградским ЦСМиС для использования при… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРИГОТОВЛЕНИЯ ТОВАРНЫХ БЕНЗИНОВ
    • 1. 1. Товарный бензин как объект контроля, анализ показателей качества
    • 1. 2. ИИС для контроля и управления промышленными станциями смешения нефтепродуктов
      • 1. 2. 1. Информационно-измерительные системы в структуре многопараметрической адаптивной оптимальной системы управления
      • 1. 2. 2. Обзор методов построения информационно-измерительных систем физико-химического состава и свойств веществ
    • 1. 3. Обзор методов оценивания параметров и управления в условиях нестохастически заданной неопределенности

Информационно-измерительные системы для адаптивного управления промышленными станциями поточного смешения товарных бензинов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

диссертации. Исходя из особенностей топливно-энергетического баланса страны, технологическая структура мощностей переработки нефти в рассматриваемый период формировалась без достаточного развития процессов, углубляющих переработку нефти и повышающих качество продукции. Мощность углубляющих переработку нефти вторичных процессов составляла 19% к мощности первичной переработки нефти. Существенно отстает от требований времени развитие процессов, обеспечивающих качество моторных топлив и других нефтепродуктов [49].

Федеральная программа реконструкции и модернизации предприятий российской нефтеперерабатывающей промышленности, представляющая по существу сводные планы нефтяных компаний, предусматривает для углубления переработки нефти и повышения качества продукции создание и развитие ряда современных технологических процессов.

Во всех регионах и странах мира принимаются жесткие государственные законы, ограничивающие выбросы в атмосферу углеводородов, оксидов серы, азота и тяжелых металлов при использовании моторных и котельных топлив, а также в процессе технологической переработки нефти.

Изменение инфраструктуры, номенклатуры спроса и условий работы НПЗ вызывает необходимость создания в России новых и модернизации действующих технологических систем без остаточной переработки нефти, и производства высококачественных экологически чистых нефтепродуктов.

Одним их главных требований таких систем является максимальная оснащенность объекта автоматизации высокоточной информационно-измерительной техникой и АСУ ТП.

Российские нефтеперерабатывающие предприятия, в большинстве своем, не отвечают этим требованиям. Устаревшие и неточные датчики и измерительные системы, слабая оснащенность объектов системами АСУ ТП, изношенная запорная арматура, приготовление части нефтепродуктов смешением в резервуарах, а не в потоке — все это не позволяет существующим системам эффективно решать поставленную перед ними задачу.

В этих условиях актуальна постановка и решение задач контроля качества нефтепродуктов, а также разработка автоматизированных ИИС на их основе, учитывающих специфику отечественных НПЗ, слабую оснащенность АСУ ТП и низкую точность измерительных приборов.

Процесс смешения нефтепродуктов является завершающим и наиболее ответственным этапом в формировании не только качества, но и себестоимости товарной продукции.

Учитывая высокую производительность современных нефтеперерабатывающих заводов, а также непосредственную зависимость потребительских свойств готового продукта от физико-химических характеристик смешиваемых компонент, важнейшую роль в системах управления промышленными станциями смешения товарных бензинов приобретают информационно-измерительные и управляющие системы (ИИиУС) для оценки детонационной стойкости, готового продукта и его компонентов. Точность и быстродействие ИИиУС во многом определяют качество производимой продукции.

Как показывает мировой и отечественный опыт, перспективным направлением разработки и создания таких ИИС является использование электрофизических методов, основанных на принципах электродинамики, оптоэлектроники, спектрометрии и акустики. При этом чаще всего используются зависимости детонационной стойкости от диэлектрической проницаемости, спектра поглощения, а также избыточного давления в реакторах холодно пламенного окисления (РХПО).

Проблеме создания ИИиУС и датчиковой аппаратуры на основе указанных электрофизических явлений посвящены работы ряда отечественных ученых B.C. Рудик, A.C. Уваров, Н. Е. Конюхов, Б.В. Скворцов). Среди зарубежных авторов следует отметить труды М. Н. Александрова, Б. Н. Гордеева, Ю. Д. Жукова (Украина) — Steven М., Huntington W., Goodger Е.М., Valvade А.Р. (США) — Finske E.R., Jonston W.C. (Великобритания).

Современные ИИиУС для оценки детонационной стойкости бензинов в основном основаны на использовании двигательных установок типа УИТ-85, работа которых основана на зависимости октанового числа от интенсивности детонации при определенных частотах вращения двигателя, углах опережения зажигания и температуре топливно-воздушной смеси. Установка калибруется на эталонных смесях изооктана и нормального гептана.

Кроме того, на некоторых нефтеперерабатывающих заводах России используются устройства экспрессного измерения октанового числа, в дальнейшем октаномеры, как отечественного производства (SHATOX, СИМ-Зб, ПЭ7000), так и импортного (например, ZX101C фирмы Zeltex). Однако все применяемые ИИС для оценки детонационной стойкости основаны на анализе предварительно отобранных проб. Это приводит к значительным экономическим издержкам, связанным с возможностью производства больших объемов нестандартных (бракованных) бензинов (до.

•у.

300 м), в течение времени анализа пробы, которое может лежать в пределах от 20 до 50 мин. При регулярном повторении процедуры анализа, в течение рабочей смены, потери могут достигать внушительных размеров — более 4 тысяч м3 в сутки, что крайне негативно сказывается на процессах ценообразования рынка нефтепродуктов.

Кроме того, существующие измерительные устройства и системы обладают рядом принципиальных недостатков, связанных с влиянием на точность измерения внешних эксплуатационных факторов, региональных особенностей исходного сырья, со сложностью их настройки и эксплуатации и невозможностью работы в потоке.

При создании ИИиУС для управления смешением важной проблемой является не только измерение октанового числа готового продукта, но и определение его компонентного состава, определяющего тип бензина в соответствии с действующими стандартами на углеводородное топливо (ГОСТ Р 51 105−97). Существующие ИИиУС и системы обеспечения качества нефтепродуктов используют в своей основе линейные модели октанового числа и разработанные на их основе экспериментальные калибровочные характеристики. Однако такой подход не учитывает вариативность октанового числа и физико-химических характеристик смешиваемых компонент, что создает высокую вероятность ложной идентификации типа бензина, условия для применения в производстве не предусмотренных стандартами экологически опасных компонент, и снижает качество товарной продукции.

Указанные недостатки во многом связаны с отсутствием научных основ создания ИИиУС для оценки октанового числа, встроенных в технологический процесс компаундирования бензинов, отвечающих современным требованиям по функциональным возможностям, точности, быстродействию и достоверности идентификации нефтепродуктов с учетом региональных особенностей исходного сырья и компонентного состава.

В связи с этим разработка, теоретическое обоснование и внедрение ИИС, позволяющих оценивать октановые числа углеводородных топлив в потоке, и идентифицировать их компонентный состав представляет собой актуальную научно-техническую проблему. Решение данной проблемы позволит нефтеперерабатывающим предприятиям страны оптимизировать процессы в системах управления компаундированием, исключить рекламации по качеству готовой продукции, а также повысить ее конкурентоспособность на мировом рынке нефтепродуктов.

Актуальность диссертационной работы подтверждена грантом в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009;2013 годы», (гос. контракт №П1511 от 18.11.2010 г.).

Эффективность процесса непрерывного смешения в коллекторе достигается за счет сокращения расходов дорогостоящих составляющих бензина и исключения случаев получения продукта со значительным запасом качества. Такая система управления непрерывного смешения бензинов внедрена на НПЗ фирмы «Хамбл Ойл Рефайнинг» в Бейтон Руж (США) — в ней использованы анализаторы октанового числа (А0Ч) по исследовательскому и моторному методам, измеритель ДНП и газовые хроматографы для определения ФС.

Зарубежный опыт эксплуатации ИИС для контроля качества бензинов в потоке показал возможность достижения более высоких метрологических характеристик по сравнению с лабораторными методами испытаний [230]. Так, например, воспроизводимость при определении ОЧ с помощью автоматического анализатора лучше, чем при определении детонационной стойкости на лабораторном испытательном двигателе, а разброс результатов меньше в четыре раза. Это дает возможность получать бензин с отклонением от заданного ОЧ в пределах ±0,05 o.e. [173].

Проведенный расчет экономического эффекта от внедрения системы на одном из отечественных предприятий показывает, что экономия от уменьшения запаса по октановому числу только на 0,1 o.e. составит примерно $ 200 на 1000 т бензина.

Для ряда предприятий превышение 04 относительно требований стандартов достигают 0,5 — 1,5 o.e. и более [173].

Настоящая диссертационная работа посвящена вопросам построения и развития теории информационно-измерительных систем физико-химического состава и свойства вещества, а именно разработке электрофизических методов контроля качества и математического моделирования процесса получения товарных бензинов, для повышения эксплуатационных характеристик технических средств ИИС для управления технологическими процессами и создания адаптивной системы управления технологическим процессом непрерывного смешения (компаундирования) жидких нефтепродуктов. Под созданием системы подразумевается: разработка комплекса технических средств ИИС для контроля качества товарных бензинов в системе управления компаундированиемразработка математической модели октанового числа, метода ее адаптивной подстройки, алгоритмов для обработки данных и вычисления управляющих воздействий для системы управления компаундированием товарных бензинов. В том числе информационно-измерительной системы (ИИС) для контроля октанового числа, для измерения плотности и вязкости нефтепродуктов в потоке и других приборов контроля и управления, необходимых для внедрения системы в промышленную эксплуатацию.

В основу разработки метода адаптивного управления положен нестохастический подход, который обладает определенными преимуществами. В рамках этого подхода параметры задачи, придающие ей неопределенный характер, задаются только множествами своих возможных значений. Поэтому не требуется знания вероятностных характеристик неопределенных факторов, которые редко бывают точно известны на практике.

Как известно, одним из возможных способов реализации адаптивного принципа является подход, основанный на идентификации неизвестных факторов управляемого объекта. Поскольку в этом подходе центральное место занимают алгоритмы идентификации параметров, то в данной работе большое внимание уделяется разработке методу активной идентификации параметров, а именно с целью упрощения вычислительных процедур рассматривается алгоритм идентификации, использующий эллипсоидальную аппроксимацию множеств.

Можно показать, что задачи идентификации неизвестных параметров в нестохастической постановке сводятся к задачам решения счетных систем неравенств [200].

Построению как точечных, так и множественных оценок векторов состояний и неопределенных параметров объекта управления посвящен ряд работ советских и зарубежных авторов [52 — 57, 110 — 120, 200−202, 207−210, 243, 247]. Следует отметить, что подобные задачи рассматривались также в связи с минимизацией произвольной выпуклой функции и решением задач выпуклого программирования [216−220, 223]. В указанных работах в качестве аппроксимирующих множеств выбраны многомерные эллипсоиды. Этот класс областей выгодно использовать по ряду причин: эллипсоиды являются легко параметризуемыми множествами, которые характеризуются вектором центра «тяжести» и матрицейпри линейных преобразованиях эллипсоиды остаются эллипсоидамидля выпуклых областей с помощью эллипсоидов можно получить удовлетворительную аппроксимацию. Параметры эллипсоида минимального объема, описываемого вокруг сферического сегмента, были указаны Юдиным Д. Б. и Немировским A.C. для полусферы [224, 225] и Шором Н. З. и Гершовичем В. И. для сегмента меньшего полусферы.

В работах [219, 220] предложен также алгоритм построения субоптимального многомерного эллипсоида, покрывающего пересечение эллипсоидальной области с любой выпуклой областью.

В [243] теоретико-множественные операции пересечения и объединения множеств /эллипсоидов/ решены с точностью до некоторых параметров, в выборе которых тлеется определенный произвол. Подобная процедура использована и в [242] где приведены близкие к [243] алгоритмы фильтрации. Поскольку в процедуре отыскания множественных оценок используются аппроксимации, то полученные решения являются приближенными: каждая из искомых областей содержит оцениваемый параметр с некоторым «запасом». Естественным является желание сделать его как можно меньшим. Относительно того, как это сделать, в [242,243] даются только весьма общие рекомендации.

В работах [207−210] приведены близкие к [242,243] алгоритмы с тем, однако, важным преимуществом, что для них снята проблема выбора параметров. Следствием оптимизации решения задачи о покрытии суммы эллипсоидальных областей явилось заметное усложнение алгоритма: для построения каждого из многомерных эллипсоидов последовательности нужно в общем случае дополнительно к аналогичным [242,243] векторно-матричным операциям решать два алгебраических уравнения /(п-й) и (п+1)-й степени, где п — размерность пространства состояний процесса/.

В работах [117−120] разработан алгоритм, в котором оптимальным образом строятся последовательности множественных оценок в виде выпуклых многогранников. Однако в общем случае в процессе построения последовательности оценивающих многогранников возможно неограниченное увеличение числа их вершин.

Таким образом, в настоящее время разработки, посвященные проблеме управления в условиях нестатистически заданной неопределенности привлекают значительный интерес ученых, как в нашей стране, так и за рубежом. Этот факт также явился определенным стимулом для создания локальной адаптивной системы управления компаундированием жидких нефтепродуктов на основе методов активной идентификации неизвестных параметров (в данной работе октановых чисел смешиваемых компонентов товарных бензинов). Для технической реализации поставленной задачи, в свою очередь была проделана огромная исследовательская и конструкторская работа по созданию ИИС для контроля качества нефтепродуктов в потоке, т. е. непосредственно в технологическом процессе.

Диссертация является результатом исследований и разработок, поточных информационно-измерительных и управляющих систем, математических моделей и методов, для реализации адаптивной системы управления процессом приготовления товарных бензинов, проведенных автором по программе «Конверсия и высокие технологии» в научно-исследовательских лабораториях Самарского государственного аэрокосмического университета, а также в СКБ.

Самаранефтехимавтоматика" .

Цель диссертационной работы.

Теоретическое и экспериментальное обоснование новых способов построения и разработка технической реализации комплекса ИИиУС с улучшенными эксплуатационными характеристиками для поточного контроля и управления качеством товарных бензинов на станциях смешения нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ).

Задачи исследований. Для реализации поставленной цели необходимо провести:

1. Обзор и сравнительный анализ методов построения и технических возможностей отечественных и зарубежных ИИиУС для оценки октановых чисел и компонентного состава товарных бензинов.

2. Разработка и обоснование обобщенной структурной схемы информационно-измерительной и управляющей системы (ИИиУС) для оценки и обеспечения требуемого октанового числа и компонентного состава в потоке товарного продукта.

3. Экспериментальные и теоретические исследования электрофизических, акустических, электродинамических и оптико-акустических характеристик углеводородных топлив для выявления их новых взаимосвязей с требуемыми показателями качества и идентификации типа товарных бензинов.

4. Разработка принципов построения ИИиУС на основе термодинамических, оптических и акустических средств измерений для управления процессом непрерывного компаундирования нефтепродуктов.

5. Разработка математических моделей ИИиУС на основе термодинамических, оптических и акустических методах измерений.

6. Разработка математической модели получения требуемого октанового числа в процессе смешения компонентов товарного бензина.

7. Разработка методики определения (идентификации) долей смешиваемых компонент (концентраций) и их октановых чисел в процессе приготовления бензинов.

8. Разработка программ моделирования ИИиУС для оценки октановых чисел компонент и определения их долей в смеси товарного бензина.

9. Техническая реализация комплекса ИИиУС для адаптивной системы управления станцией смешения бензинов.

10. Исследование и сравнительный анализ динамических характеристик станций смешения товарных бензинов.

11. Экспериментальные исследования и внедрение разработанных ИИС.

Методы исследований. Базируются на методах: физики электродинамических, квантово-механических и акустических процессов, оптики и спектрального анализа, теории термодинамики растворовлинейной алгебрырешения оптимизационных задачтеории автоматического управления. Для получения результатов использовалось численное и натурное моделирование и проведение опытно-промышленных испытаний ИИС для оценки качества углеводородных топлив и других технологических параметров.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Предложена обобщенная ИИС адаптивной системы управления станцией смешения товарных бензинов из ряда подсистем:

— ИИС оценки октановых чисел бензина в потоке;

— ИИС оценки октановых чисел компонент;

— ИИС расходов компонентов;

— подсистема регулирования;

— подсистема расчета начальной рецептуры.

2. Выявлены взаимосвязи показателей качества углеводородных топлив с их электрофизическими, акустическими, электродинамическими и оптико-акустическими характеристиками:

— зависимость избыточного давления и концентрации СО от октанового числа в процессе реакции холоднопламенного окисления (РХПО) бензина в реакторечастотные зависимости электропроводности и диэлектрической проницаемости бензинов, отражающие индивидуальную для каждого типа бензина совокупность признаков, определяющих компонентный состав бензина;

— зависимость акустического давления от октанового числа, возникающая при поглощении лазерного излучения в спектральных каналах измерения в контролируемом объеме топлива.

3. Разработаны принципы построения ИИиУС оценки октанового числа для адаптивного управления смешением на основе:

— термодинамического метода и зависимости давления в реакторе в процессе РХПО от октанового числалазерного оптико-акустического (ЛОА) метода, основанного на сканировании спектра поглощения анализируемой пробы топлива, с помощью модулированного и перестраиваемого по длине волны лазерного излучения, измерении амплитуды возникающих при этом пульсаций давления с последующим проведением регрессионного анализа и определения октанового числа исследуемой бензиновой смеси с учетом фонового поглощения (шумов).

— полиметрического метода с использованием ситуационной модели определения октанового числа;

4. На основе термодинамического метода разработана математическая модель, отображающая зависимость октанового числа от давления РХПО в реакторе при заданной температуре, основанная на аналогии зависимости скорости протекания реакции взрыва (сгорания) топливно-воздушной смеси и детонационной стойкостью бензина.

5. На основе ЛОА метода предложена математическая модель ИИС в виде множественной линейной регрессии для расчета октанового числа, аргументами которой являются разности коэффициентов поглощения на спектральных каналах измерения и коэффициенты влияния каждой компоненты на суммарное октановое число.

6. Впервые разработан полиметрический метод идентификации типа товарных бензинов и измерения их октанового числа, использующий результаты измерения плотности, акустического поглощения, удельной проводимости, отношения диэлектрических проницаемостей на двух частотах и температуры, совокупность измеренных значений которых определяет тип бензина и вид калибровочной модели для расчета октанового числа (Пат.РФ № 2 305 283).

7. Впервые получена научно обоснованная математическая модель октанового числа товарного бензина с учетом его нелинейных взаимосвязей с октановыми числами и мольными долями смешиваемых компонент (Пат.РФ № 2 133 493).

8. Разработана методика определения октановых чисел и долей смешиваемых компонентов в ИИиУС, основанная на использовании математической модели октанового числа и результатов измерения текущего значения октанового числа в потоке с применением методов эллипсоидальных оценок и линейного программирования. Существенным достоинством метода является минимальное количество априорной информации о свойствах неопределенности. Неопределенными величинами являются октановые числа компонент, для которых указываются только гарантированные оценки диапазона их возможных значений. 9. Предложена и обоснована научно-техническая реализация ИИиУС для адаптивной оптимизации процесса компаундирования товарных бензинов на основе запатентованного способа управления смешивания жидкостей.

Практическая значимость работы заключается в создании промышленных образцов поточных информационно-измерительных и управляющих систем, обеспечивающих возможность идентификации типов бензинов, в отечественных и зарубежных ИИС данная функция отсутствует. Идентификация типа бензина позволяет использовать банк калибровок при контроле различных бензинов и обеспечивает повышение точности, достоверности и быстродействия измерительных систем детонационной стойкости бензинов.

Достоверность результатов. Достоверность проведенных теоретических исследований обеспечивается корректным математическим обоснованием предлагаемых решений и методов, совпадением результатов численного и натурного моделирования, а также результатами опытно-промышленных испытаний ИИС для оценки качества углеводородных топлив и других технологических параметров.

Реализация работы: Осуществлен мелкосерийный выпуск октаномера «АС-98», научно-технической фирмой «Протон» г. Самара, включенного в государственный реестр приборов и внедренного на нефтезаводах, нефтебазах и коммерческих фирмах России (г.г.Кириши,.

Мичуринск, Калининград, Саратов, Муллинская нефтебаза и др.). Результаты исследований, положивших основу создания ИИС нового поколения «АС-2004», использованы в учреждении «Теплотехническая лаборатория» (испытательный центр «ЯнтарИТ» г. Калининград) при разработке «Дополнения к инструкции по эксплуатации октаномера «АС-98». Данный октаномер рекомендован Калининградским ЦСМиС для использования при паспортизации бензинов. Реакторный октаномер «ОКА-1» внедрен в ОНИЛ-2 СГАУ для научно-экспериментальных исследований. Устройство для измерения технологических параметров в процессе смешивания «Квант-У» внедрено на предприятии ООО «ОЛВИ» г. Самара в опытную эксплуатацию. Результаты работы используются в учебном процессе СГАУ и СамГТУ при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при чтении лекций по курсам, связанным с элементами автоматики, системами контроля и управления и при изучении курса по микропроцессорной технике. Акты внедрения в приложении Б. На защиту выносятся:

1. Новые взаимосвязи показателей качества углеводородных топлив с их электрофизическими, акустическими, электродинамическими и оптико-акустическими характеристиками, положенные в основу создания нового поколения поточных ИИС оценки октановых чисел и компонентного состава углеводородных топлив.

2. Термодинамическая модель октанового числа товарного бензина с учетом его нелинейных взаимосвязей с октановыми числами и мольными долями смешиваемых компонент.

3. Методика определения октановых чисел и долей смешиваемых компонентов в процессе получения товарных бензинов на основе метода эллипсоидальных оценок и использованием термодинамической модели.

4. Методы измерения октанового числа на основе:

— зависимости октанового числа от давления РХПО и математическая модель ИИС оценки октанового числа;

5. Принципы построения ИИС на основе спектрометрических данных ЛОА-эффекта, на основе зависимостей между параметрами (давления и температуры) РХПО в реакторе и детонационной стойкостью бензина и полиметрического метода.

6. Обобщенная структурная схема адаптивной ИИиУС для управления станцией компаундирования товарных бензинов.

— лазерный оптико-акустический метод и математическая модель ИИС оценки октанового числа и идентификации типа бензина и ИИС на его основе;

— комплексный (полиметрический) метод измерения октанового числа и идентификации типа товарных бензинов и ИИС на его основе.

7. Алгоритмы метода эллипсоидальных оценок, программное обеспечение и результаты численного моделирования ИИС.

8. Структурные схемы и конструкции, поточных ИИС октановых чисел, плотности, вязкости и других технологических параметров топлив (объемный и массовый расход компонентов) в системе адаптивного управления процессом компаундирования товарных бензинов.

9. Результаты экспериментальных исследований и промышленного внедрения разработанных ИИС.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на научно-технической конференции «Применение вычислительной техники и математических методов в научных и экономических исследованиях», Украина, Шацк, 10−14 сентября 1991 г.- на IV региональной научно-технической конференции «Новые высокие технологии в нефтегазовой отрасли и проблемы экологии», г. Самара, 12−13 марта 1997 г.- на семинаре «Вклад ученых СГАУ и СамГТУ в энергосбережение Самарской области», секция электроэнергетики, нефтехимии, г. Самара, 26−29 января 2000 г.- на VII международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики», г. Сочи, 3−6 октября 2005гна Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций», посвященная 70-летию основания Куйбышевского авиационного института — СГАУ, г. Самара, 15−17 мая 2012 года.

Октаномер «АС-98» экспонировался на всероссийских и международных выставках в различных городах России, в частности на Международном аэрокосмическом салоне «МАКС-2000» в г. Жуковском, во Всероссийском выставочном центре на выставке «Двигатели -2000» в г. Москве, на международной выставке «Эврика — 2000» в г. Брюсселе, специализированных выставках по профилю «Топливо, энергетика и химиндустрия» в г. Кириши, Самаре, Калининграде, Тольятти в 1999, 2000 г. г. В 1998 году по материалам разработки прибора измерения октанового числа бензинов, в конкурсе научно-технических работ нефтекомпании «ЮКОС» автору присуждена первая премия, в составе творческого коллектива.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 53 работы, в том числе 3 монографии, 15 научных статей в изданиях рекомендованных ВАК РФ, 4 патента и одно авторское свидетельство СССР, 17 патентов РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, выводов по работе, списка литературы из 255 наименований и приложения. Основной текст изложен на 321 страницах, диссертация содержит 50 рисунков, 16 таблиц и 2 приложения. Приложение Апрограмма числового моделирования расчета октановых чисел компонент и оптимального компаундирования бензина в реальном времени. Приложение Б — акты, протоколы испытания и внедрения устройств контроля качества бензинов. Общий объем диссертации 341 страниц.

Основные результаты и выводы по диссертационной работе.

В диссертации рассмотрены вопросы теории и практической разработки информационно-измерительных систем для контроля качества и измерения технологических параметров при смешении товарных бензинов в адаптивной системе управления технологическим процессом непрерывного смешения жидких нефтепродуктов. Дано научное обоснование и разработана математическая нелинейная модель «октановое число — состав товарного бензина», математическая модель оценки оптимального управляющего воздействия на технологический процесс приготовления товарных бензинов, метода ее адаптивной подстройки. Разработаны алгоритмы ИИиУС для адаптивной системы компаундирования товарных бензинов, комплекс технических средств системы управления и ИИС для контроля качества товарных бензинов, необходимых для реализации адаптивной системы управления компаундированием бензинов. В том числе разработки различных методов и ИИС для контроля октанового числа бензинов, для измерения плотности и вязкости нефтепродуктов в потоке. Проведены исследования и разработана ИИС на базе лазерного оптико-акусического октанометра. Предложена методика использования ЛОА-октанометра для решения обратной задачи компаундирования, определения концентрации (доли) компонентов бензиновой смеси. Эти данные необходимы для реализации адаптивной системы компаундирования товарных бензинов. Предложена структура ИИС для контроля и учета сырья и товарной продукции, разработана ИИС для дистанционного измерения уровня в емкостях. Результаты теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в диссертации, позволили решить поставленные цели и дополнительно создать ряд устройств контроля загрязнения моторных масел [33], контроля загрязнения канцерогенными и горючими газами атмосферы [23, 24], контроля качества вулканизации формовых резинотехнических изделий (РТИ) и измерения коэффициента твердости полимерных материалов [31,32], контроля содержания воды и суммарного содержания металлосодержащих микроэлементов в нефти или в нефтепродуктах [Пат. РФ № 2 386 959. Бюл. № 11.2010.].

По изложенному материалу можно сделать следующие выводы.

В результате проведенных в диссертации исследований разработаны научные основы создания комплекса поточных ИИС для оценки октанового числа и компонентного состава товарного бензина, основанных на использовании новых взаимосвязей показателей качества углеводородных топлив с их электродинамическими, оптико-акустическими и термодинамическими характеристиками. При этом получены следующие результаты и выводы.

1. На основе обзора и сравнительного анализа определены пути совершенствования ИИС определения детонационной стойкости, основанные на применении электрофизических, оптико-акустических и термодинамических методов оценки октанового числа и идентификации компонентного состава (типа) товарных бензинов в потоке.

2. Разработана адаптивная информационно-измерительная и управляющая система для управления станцией компаундирования бензинов, содержащая ИИиУС оценки октановых чисел бензина в потоке, ИИиУС оценки октановых чисел компонент, регулятор и ИИиУС расходов компонентов, блок расчета начальной рецептуры, рис. 1.

3. В результате проведения исследования электрофизических характеристик углеводородных жидкостей разработаны новые принципы реализации ИИС контроля качественных параметров бензинов на основе:

— измерения избыточного давления и концентрации углекислого газа в процессе реакции холоднопламенного окисления бензина в реакторе;

— полиметрических измерений комплекса реологических параметров бензинов, в том числе диэлектрической проницаемости бензинов на двух частотах;

— измерения параметров оптико-акустического эффекта при поглощении лазерного излучения в контролируемой среде.

4. Разработаны принципы построения ИИС на основе спектрометрических данных лазерного оптикоакустического эффекта, измерения давления в процессе РХПО при определенной температуре реактора и полиметрического метода.

5. Получена математическая модель зависимости октанового числа от параметров реакции холоднопламенного окисления и разработана высокоточная ИИС «Ока-1», которая калибруется на тестированных эталонных смесях изооктана и нормального-гептана, что обеспечивает малую погрешность оценки октанового числа: 0,05 — 0,25%, товарного бензина с различным октановым числом;

— разработан полиметрический метод идентификации и измерения октановых чисел товарных бензинов и ИИС «АС-2004» на его основе, которая позволяет определять октановое число по автоматически выбираемой калибровочной модели с погрешностью не более 0,18 о.ед. для различных классов бензинов, рис.9;

— разработаны математическая модель, схемы и конструкция ИИС на базе лазерного оптико-акустического (ЛОА) метода измерения, методика ее калибровки и измерения октанового числа.

6. Впервые получена научно обоснованная нелинейная математическая модель «октановое число — состав товарного бензина», отображающая процесс смешения компонентов бензина.

7. Разработана методика определения октановых чисел и долей смешиваемых компонентов, основанная на математической модели октанового числа и результатах измерения текущего значения октанового числа в потокеразработан метод эллипсоидальных оценок, с использованием математической модели октанового числа и измеренных данных октанового числа в потоке, октановых чисел компонент и методом линейного программирования определяются оптимальные доли смешиваемых компонент.

8. Получены оценки октановых чисел компонентов в процессе численного моделирования ИИС для адаптивного компаундирования 3-х компонентного состава товарного бензина. Оценки октановых чисел отличались от истинных октановых чисел компонент не более чем на 0,3 о.ед., что меньше допускаемой абсолютной погрешности в 0,5 о.ед.

9. Разработаны структура и программное обеспечение ИИ и УС для управления станцией смешения товарных бензинов, экспериментальные исследования и опытно-промышленные испытания, которой подтвердили правильность основных теоретических положений полученных в диссертации.

10. Экспериментально доказано, что в отличие от известных ИИС аналогичного назначения разработанные средства измерения отличаются тем, что:

— позволяют измерять октановые числа и идентифицировать компонентный состав в потоке товарного бензина;

— обладают более высоким быстродействием и точностью измерения;

— применение ИИС в адаптивной системе управления компаундированием позволяет в 1,4 раза увеличить выпуск продукции требуемого качества, что на НПЗ средней мощности позволяет экономить до десятков миллионов долларов в год. Что подтверждается результатами экспериментальных исследований и актами промышленного внедрения разработанных ИИС.

11. Решена задача и разработана ИИС идентификации октановых чисел смешиваемых компонент, что позволило адаптировать рецептуру смешения к изменяемым параметрам компонент, в результате получать товарный бензин заданного качества с первого цикла смешения.

12. Исследованы динамические характеристики адаптивной ИИиУС с различными регуляторами, в результате доказано, что самые лучшие результаты даёт применение адаптивной системы с идентификацией октановых чисел компонент, при этом производительность станции смешении по продукции требуемого качества является максимальной.

13. Обоснованы и предложены методы и алгоритмы защиты и диагностики, разработанных ИИС, что повысило надежность системы управления и безопасность технологического процесса.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Н., Бакан Г. М., Коцюба А. Т., Одинцова Е. А. Математическое моделирование технологического процесса смешивания бензиновых фракций //Автоматика. 1992. — № 5. — С. 31 — 37.
  2. В.Н., Бакан Г. М., Сальников H.H. Оценивание с помощью эллипсоидов параметров линейной регрессии при линейных ограничениях на вектор входных переменных //Автоматика. 1993. — № 1. — С.28 — 34.
  3. В.Н., Бакан Г. М., Воробьев Г. Г., Одинцова Е. А. Техническая реализация адаптивной оптимизации процесса компаундирования нефтепродуктов, Киев.1991 22 с.-Препринт./АН УССР. Институт кибернетики им. В.М. Глушкова- 91−27.
  4. В.Н., Скворцов Б. В. Электронный октаномер //Измерительная техника.1999. № 9. — С.63 — 65.
  5. В.Н., Скворцов Б. В., Конюхов Н. Е. Приборы и системы контроля качества углеводородных топлив. М.: Энергоатомиздат. — 2000. — 366 с.
  6. В.Н., Фомин A.B., Скворцов Б. В. Электронно акустическое устройство для определения плотности нефтепродуктов. Серия: Актуальные проблемы радиоэлектроники. Выпуск 6. — Вестник СГАУ, Самара. 2001. — С. 79 — 83.
  7. В.Н. Приборы для измерения октанового числа бензинов в технологическом потоке. //Химия и технология топлив и масел. 2002. — № 2. — С. 49−51.
  8. В.Н., Некрасова Т. А. Акустический метод измерения вязкости жидких нефтепродуктов. Вестник СГАУ, Выпуск 9. Самара. 2004. — С. 54 — 58.
  9. В.Н. Устройство для определения октанового числа бензинов //Патент № 1 714 476 СССР. Бюл. № 7, 1992.
  10. В.Н., Воробьев Г. Г. Устройство для обмена информацией //Патент № 1 784 103 СССР. Бюл. № 47, 1992.
  11. В.Н. Устройство для дозирования //Патент № 1 747 913 СССР. Бюл. № 26, 1992.
  12. В.Н. Устройство для измерения частоты и периода //Патент № 1 824 592 РФ.-Бюл. № 24, 1993.
  13. В.Н. Устройство для автоматического контроля метана и других горючих газов. //Патент № 2 013 565 РФ. Бюл. № 10, 1994.
  14. В.Н. Устройство для аварийного перекрытия трубопровода //Патент № 2 052 167 РФ. Бюл. № 1, 1996.
  15. В.Н., Васильев PJL, Конюхов Н.Е., Воробьев Г. Г. и др. Способ определения октанового числа бензинов и устройство для его осуществления //Патент № 2 091 758 РФ. Бюл. № 27, 1997.
  16. В.Н., Скворцов Б. В., Васильев P.JL, Пендюхов Е. П. Устройство для измерения октанового числа бензинов //Свидетельство на пол. модель № 10 463 РФ. -Бюл. № 7, 1999.
  17. В.Н. Способ адаптивного управления процессом смешивания жидкостей //Патент № 2 133 493 РФ. Бюл. № 20, 1999.
  18. В.Н., Синников С. Г., Скворцов Б. В., Афанасьев А. К. Устройство для оперативного измерения октанового числа бензинов //Патент № 2 206 085 РФ. -Бюл. № 16, 2003.
  19. В.Н., Синников С. Г., Скворцов Б. В., Фомин A.B. Способ определения плотности жидкостей и устройство для его осуществления //Патент № 2 210 764 РФ. -Бюл. № 23,2003.
  20. В.Н. Устройство для измерения октанового числа бензина //Патент № 2 207 557 РФ. Бюл. № 18, 2003.
  21. В.Н. Устройство дистанционного контроля атмосферы //Патент № 2 226 269 РФ. Бюл. № 9, 2004.
  22. В.Н. Дистанционный контроль загрязнения атмосферы.// Тез. докл.: IV Региональная научно-техническая конференция «Новые высокие технологии в нефтегазовой отрасли и проблемы экологии». Г. Самара. 12−13 марта 1997 г.
  23. В.Н. Способ определения октанового числа бензинов//Патент № 2 305 283 РФ. Бюл. № 24, 2007.
  24. В.Н., Черняк.С. В. Гидростатический датчик уровня жидкости // A.c. № 11 809 317 СССР.-Бюл. № 14, 1993.
  25. В.Н., Плешивцев В. В. Поиск набора спектральных каналов измерения для JlOA-октанометра.// Высокие технологии в машиностроении. Материалы научно-технической Интернет-конференции с международным участием, 20.09.2006. Самара, 2006. С. 29−36.
  26. В.Н. Методологические и схемотехнические решения в системах контроля и управления на нефтеперерабатывающем заводе Самара: Изд-во СНЦ РАН, 2006. 286 с.
  27. В.Н., Абдулин И. Г. Автоматизированная система контроля и управления степени вулканизации формовых резинотехнических изделий. Серия: Актуальные проблемы радиоэлектроники. Выпуск 7, Вестник СГАУ Самара, 2002. С. 17−21.
  28. Астапов В. Н. Прибор для определения твердости полимерных материалов // Патент РФ № 1 827 579. Бюл. № 26. 1993.
  29. В.Н. Бортовое устройство для контроля" загрязнения моторного масла// Патент РФ на пол. модель № 40 469. Бюл.№ 25. 2004.
  30. В.Н., Фалкин Д. В. Устройство для измерения плотности жидкости // Патент РФ. на пол. модель № 55 986. Бюл. № 24. 2006.
  31. В.Н., Плешивцев В. В., Конюхов Н. Е. Физические процессы в оптико-акустической ячейке устройства контроля качества углеводородных топлив.
  32. Сборник трудов студентов и аспирантов РТФ СГАУ. Выпуск 10. Самара, 2006. С.36−41.
  33. В.Н., Фалкин Д. В. Оптический кодирующий преобразователь линейных перемещений с улучшенной разрешающей способностью. Сборник трудов студентов и аспирантов РТФ СГАУ. Выпуск 10. Самара, 2006. С. 109−114.
  34. В.Н., Плешивцев В. В., Конюхов Н. Е. Лазерный оптико-акустический метод контроля качества углеводородных топлив //Вестник Самарского Государственного университета. № 9. 2006. С.277−284.
  35. В.Н. Лазерный оптико-акустический октанометр в системах оптимизации процесса компаундирования товарных бензинов. Вестник СГАУ. № 1(17). 2009.
  36. В.Н. Лазерный оптико-акустический октанометр. // Патент РФ на пол. модель № 71 425. Бюл. № 7. 10.03. 2008.
  37. Автоматизация процессов нефтепереработки и нефтехимии //Рекомендации по практическому применению разработок Куйбышевского СКБ НПО «Нефтехимавтоматика». Куйбышевское книжное издательство, 1985. 212 с.
  38. А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа. 1989. — 262 с.
  39. З.Ж., Бакан Г. М., Сальников H.H. Адаптивная оптимизация процесса первичной переработки нефти в сложной ректификационной колонне. Киев, 1990. — 24 с. — Препр./АН УССР. Институт кибернетики им. В.М.Глушкова- 90−16.
  40. З.Ж., Бакан Г. М. Конечно-сходящийся алгоритм решения совместной системы линейных уравнений и неравенств //Автоматика. 1989. -№ 2. — С. 34 — 42.
  41. B.C., Беков Г. И., Болыпов и др. Лазерная аналитическая спектроскопия. М.: Наука, 1986.
  42. A.A., Дубинский Ю. А., Копченова Н. В. Вычислительные методы для инженеров. М.: Высшая школа, 1994.
  43. С.А., Ишмияров М. Х., Веревкин А. П., Докучаев Е. С. Малышев Ю.М. Технология, экономика и автоматизация переработки нефти и газа. Под. Ред. С. А. Ахметова. -М.: Химия.2005. С. 574−670.
  44. В.А. Варианты построения информационно-измерительных систем физико- химического состава и свойств веществ. текст. НПО «Химавтоматика» // Контрольно измерительные приборы и системы. 2009. № 9.
  45. Д.Д. Сгорание в поршневых двигателях. Перев. с англ. A.C. Хачияна. Под ред. А. Н. Воинова. М.: Машиностроение. 1969. 245 с.
  46. Г. М., Волосов В. В., Нижниченко Е. А. К решению задачи фильтрации в условиях нестохастически заданной неопределенности //Автоматика. 1984. № 3. -С. 65 -73.
  47. Г. М. Нестатистическая постановка и решение одной задачи фильтрации //Автоматика и телемеханика. 1983. — № 9. — С. 32 — 44.
  48. Г. М., Волосов В. В., Сальников H.H. Адаптивное управление линейным статическим объектом по модели с неизвестными параметрами //Кибернетика. -1984. № 2.-С. 63 -68.
  49. Г. М., Нижниченко Е. А. Конечно-сходящийся алгоритм решения счетной системы неравенств //Кибернетика и вычислительная техника. 1981. — Вып. 53. -С. 78−83.
  50. Г. М., Волосов ЫВ.В., Сальников H.H. Синтез адаптивной системы управления процессом переработки нефти. Киев, 1986. — 30 с. — Препр./АН УССР. Ин-т кибернетики- 86−16.
  51. Г. М., Сальников H.H. Адаптивная система управления многомерным статистическим объектом с неоднозначно заданной матрицей параметров //Кибернетика. 1987. № 1. — С. 51 -57.
  52. Г. М., Васильев М. Ю., Сальников H.H. О сходимости алгоритмов эллипсоидального оценивания //Автоматика. 1989. — № 1. — С. 10−18.
  53. А.Е., Граничин О. Н. Оптимальный регулятор линейного объекта с ограниченной помехой //Автоматика и телемеханика. 1984. — № 5. — С. 39 — 46.
  54. В.И., Рудик B.C. и др. Комплекс технических средств АСУ ТП смешения бензинов //Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. -1980. -№ 3.- С. 13.
  55. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. 3 — е изд. испр. — М.: Наука. — 1975. — 767 с.
  56. В.Д., Смолов В. Б. Специализированные процессоры: итерационные алгоритмы и структуры. М.: Радио и связь. — 1985. — С.5.
  57. БуковВ.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. М.: Наука, — 1987,-С.17−22.
  58. Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. (Перевод с англ.). М.: Мир, 1989, 448 с.
  59. В .Я., Фролов С. М. и др. Низкотемпературное самовоспламенение капли. Химическая физика, 2005, № 5.
  60. Ю.С., Гончар A.B. и др. Связь детонационной стойкости углеводородов с составом продуктов их окисления. // Вопросы химии и химической технологии. Киев, 2003, № 3. С. 145−147.
  61. И.Я. Выбор степени переопределения при спесктрофотометрическом анализе многокомпонентных смесей // Журнал аналитической химии. 1988. Т. 43. № 11. С. 1962- 1967.
  62. Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: Изд-во НГТУ, 1995.
  63. П.А. Многохромосомная оптимизация оценки качества программных средств // Автоматизация проектирования. 1999. № 1. С. 15−21.
  64. Л.Н., Дойников A.C. Краткий справочник метролога. М.: Изд-во стандартов, 1991.
  65. С.С., Гейлер З. Ш. Управление качеством продукции средствами активного контроля. М.: Издательство стандартов. — 1989. — С.5.
  66. А.Ф., Панкова М. Б., Маркош Ю. М. Программа получения коэффициентов уравнений для расчета концентраций в неаддитивныхмногокомпонентных смесях по спектрам поглощения // Заводская лаборатория. 1973. Т. 39. № 9. С. 1073 1077.
  67. Ю.Э., Преображенский Н. Г., Седельников А. Н. Математическая обработка эксперимента в молекулярной газодинамике. Новосибирск: Наука, 1984.
  68. В.М. Численные методы. Линейная алгебра и нелинейные уравнения. М.: Высшая школа, 2000.
  69. Э.М., Тихомиров В. М. Краткий курс теории экстремальных задач. / Издательство Московского университета. 1989. — 210с.
  70. В.Е., Уваров A.C. Структура комплекса технических средств АСУ ТП смешения бензинов на Рязанском НПЗ // Нефтепереработка и нефтехимия. 1986. -№ 10.-С. 27−28.
  71. A.A., Азев B.C. Автомобильные бензины. Свойства и применение. М.: 1996.
  72. ГОСТ 8226–82 «Топливо моторное. Исследовательский метод определения октанового числа».
  73. ГОСТ 511–86 «Топливо моторное. Моторный метод определения октанового числа».
  74. В.В. Микроконтроллеры семейства AVR фирмы ATMEL. М.:Издательское предприятие «РадиоСофт». 2002. — 172 с.
  75. Гинзбург B. J1. Распространение электромагнитных волн в плазме. М.: Наука, 1967.
  76. .Г. Химизм предпламенных процессов в двигателях. Изд. Ленинградского ун-та, 1970. 183 с.
  77. В.А. Анализ методов поиска спектральных каналов измерения для задачи оперативного лазерного газоанализа // Конверсия в машиностроении. 2002. № 1. С. 70 76.
  78. В.М., Конюхов Н. Е. Оптоэлектронные цифровые датчики перемещений со встроенными волоконно-оптичискими линиями связи. М.: Энергоатомиздат, 1992.
  79. Д.П., Фрадков А. Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука. — 1981. — 216 с.
  80. Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.
  81. Дж. Ллойд. Системы тепловидения. (Перевод с англ.). М.: Мир, 1978. С. 414.
  82. A.C., Порошина Г. А. Современные устройства управления для распределенных АСУ ТП // Приборы, средства автоматизации и системы управления.: Экспресс-информация / ВИНИТИ. 1988. № 1. — С. 2 — 7.
  83. В.А. и др. Методы обработки результатов измерений в лаборатории физпрактикума. Минск.: Бестпринт, 1997. -90 с.
  84. В.П., Летохов B.C. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия. М.: Наука, 1984.
  85. В.Н., Поспелов Д. А., Хазацкий В. Е. Системы управления. Задание, проектирование, реализация./ 2-е изд. перераб. и доп. М.: Энергия. — 1977. — 423 с.
  86. В.В., Романовский O.A. Численное моделирование лидарного зондирования газовых компонент атмосферы в средней ИК-области спектра // Оптика атмосферы. 1988.Т.1. № 12. С. 986−994.
  87. Зуев В. Е Распространение видимых и ИК волн в атмосфере. М.: Сов. Радио, 1970, 496 с.
  88. А.Б., Стапин В. В., Катин Л. Н. и др. Анализ бензинов каталитического риформинга на потоке //Нефтепереработка и нефтехимия. 1986. № 3. — С. 31 — 32.
  89. Исследование возможности создания адаптивной системы управления процессом приготовления бензинов на базе сети микро-ЭВМ и микропроцессорных контроллеров: Отчет /РСКБ НПО «НХА" — руков. Горяинов В. Е. Рязань: — 1984.
  90. Исследование причин погрешностей лазерного оптико-акустического газоанализатора / М. Зигрист, М. Ю. Катаев, A.A. Мицель и др.// Оптика атмосферы и океана. 1994. Т.7. № 11−12. С.1471−1477.
  91. Имитационное моделирование в задачах оптического дистанционного зондирования. Ответ. Редактор академик В. Е. Зуев. Новосибирск, Наука, Сиб. Отделение, 1988 г.
  92. А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах//М., Наука, 1981.
  93. В.В. Минимаксная идентификация в условиях неопределенности исходной информации //Автоматика и телемеханика. 1982. — № 2. — С. 39 — 43.
  94. Кац И.Я., Куржанский А. Б. Минимаксная многошаговая фильтрация в статистически неопределенных ситуациях //Автоматика и телемеханика. 1978. -№ 11.- С. 79−87.
  95. В.М. Оптимизация систем управления по минимаксному критерию. М.: Наука.- 1985.-248 с.
  96. Н.Ф. Минимаксное управление и оценивание в динамических системах //Автоматика. 1982. — № 1. — С. 32 — 39.
  97. Н.Ф. Введение в теорию стабилизации движения. Киев: Вища школа. — 1978.- 182 с.
  98. Э.В., Морозова J1.C., Аносова Е. В. Распределенные системы управления за рубежом //Приборы, средства автоматизации и системы управления: Экспресс -информация /ВИНИТИ. 1988. — № 1. — С. 1 — 2.
  99. .Р., Овсиевич А. И. Асимптотика эллипсоидов аппроксимирующих области достижимости //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984. -№ 2. — С. 66 -69.
  100. Е.К. Интервальные покоординатные оценки достижимых состояний линейной стационарной системы //Автоматика и телемеханика. 1982. — № 10. — С. 47−52.
  101. A.C., Куржанский А. Б. Адаптивное оценивание эволюции многошаговых систем в условиях неопределенности //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1983. — № 2. — С. 72 — 93.
  102. А.Т. Математическое моделирование термодинамики растворов //Автореферат диссерт. Канд. техн. наук. Киев: — 1990. — 24 с.
  103. Красовский Н. Н Задача об управлении в условиях неполной информации //Прикл. математика и механика. 1984. — Т. 48, № 4. — С. 533 — 539.
  104. H.H. Игровые задачи о встрече движений. М.: Наука. — 1970. — 420 с.
  105. H.H. Теория управления движением. М.: Наука. — 1968. — 475 с.
  106. H.H. Управление при дефиците информации //Докл. АН СССР. 1985. -Т. 280, № 3,-С. 536−540.
  107. H.H., Субботин А. И. Позиционные дифференциальные игры. М.: Наука. — 1974.-455 с.
  108. Е.К., Дилигенский С. Н. Принципы построения одноканальных цифровых регуляторов. М.: Сов. Радио. 1969. — 224 с.
  109. Р. Оптимальные и адаптивные процессы в системах автоматического регулирования. М.: Наука. — 1967. — С. 281 — 282, 303 — 317.
  110. В.М., Лычак М. М. Об оптимальном и адаптивном управлении динамическими объектами в условиях неопределенности //Автоматика и телемеханика. 1979. — № 1. — С. 79 — 88.
  111. В.М., Лычак М. М. Синтез дискретных систем управления при постоянно действующих ограниченных по модулю возмущениях //Автоматика и телемеханика. 1977. — № 9. — С. 58 — 67.
  112. В.М., Лычак М. М. Синтез оптимальных и адаптивных систем управления. Игровой подход. Киев: Наукова думка. — 1985. — 248 с.
  113. В.М., Лычак М. М. Синтез оптимального управления динамическими объектами с неизвестными параметрами //Автоматика 1980. — № 2. — С. 22 — 25.
  114. В.М., Лычак М. М. Синтез систем автоматического управления с помощью функций Ляпунова. М.: Наука. — 1977. — 400 с.
  115. А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, — 1977.-392 с.
  116. А.Б. Об информационных множествах управляемой системы //Докл. АН СССР. 1978. — Т. 240, № 1. — С. 14 — 17.
  117. Д.Э. Экспресс-контроль важнейших параметров бензина // Пивоваров П. П. ОАО «Сибнефть-Омский НПЗ», сайт.
  118. В.И., Белов М. Л. и др. Лазерный оптико-акустический анализ многокомпонентных газовых смесей. М.: Изд. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003.
  119. В.П., Киселев Ю. В. Альтернативные методы определения детонационной стойкости бензинов и их компонентов.// Катализ и нефтехимия. Киев, 2001, № 9−10. С.77−81.
  120. A.A., Пеливанов И. М., Подымова Н. Б., Скипетров С. Е. Измерение характеристик рассеивающих сред лазерным оптико-акустическим методом.//Квантовая электроника. 29, № 3, 1999. С.215−220.
  121. Ф.В. Электрорадиоизмерения. Л., Энергоатомиздат, 1983. С.292−295.
  122. В.Н., Маругин A.B., Цареградский В. Б. Метод определения детонационных характеристик нефтепродуктов на основе регрессионного анализа спектров поглощения в ближнее инфракрасном диапазоне. Журнал технической физики, том 70, вып. 9, 2000. С.83−88.
  123. Кац М.Д. О выборе аналитических позиций при анализе многокомпонентных смесей по спектрам поглощения // Заводская лаборатория. 1973. Т. 39. № 2. С. 160 -163.
  124. Кац М.Д., Розкин М. Я. О количественном критерии для выбора оптимальных спектральных позиций при анализе многокомпонентных смесей по спектрам поглощения // Заводская лаборатория. 1972. Т.38. № 6. С. 688 690.
  125. М.Ю., Мицель A.A., Тарасова С. Р. Выбор информативных спектральных участков для решения задач газоанализа с помощью ОАД // Оптика атмосферы. 1990. Т.З. № 8. С. 832−841.
  126. М.Ю., Мицель A.A. Выбор оптимальных спектральных каналов для решения задач абсорбционного газоанализа и локации. 4.2 // Оптика атмосферы и океана. 1992. Т.5 № 9. С. 986 994.
  127. В.М. Генетические алгоритмы. Таганрок: Изд-во ТРГУ, 1998.
  128. Н.Е., Плют A.A., Марков П. И. Опто-электронные измерительные устройства. М.: Энергоатомиздат, 1985
  129. И.Б. Инфракрасная техника. Энергия. Л. Отделение, 1973. С. 113.
  130. А. Измерение важнейших параметров бензина с помощью анализатора в ближней ИК области спектра //Нефтегазовые технологии. — 1994. — № 9, № 10.
  131. Л.Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика. Том IV. Квантовая электродинамика. М.: Наука, 1982.
  132. Лазерная аналитическая спектроскопия /B.C. Антонов, Г. И. Беков и др. М.: Наука, 1986.
  133. М., Минк X. Обзор по теории матриц и матричных неравенств. М.: Наука, — 1972.-232 с.
  134. Микро-ЭВМ. Персональные ЭВМ. Кн.2 /Под ред. Л. Н. Преснухина. М.: Высшая школа. — 1988.-С. 64−74.
  135. Микро-ЭВМ. Семейство ЭВМ, «Электроника К1». Кн. З /Под ред. Л. Н. Преснухина. -М.: Высшая школа. 1988.-С. 127−130.
  136. Микропроцессорные системы автоматического управления /Под ред. A.A. Бесекерского. Л.: Машиностроение. 1988. — 365 с.
  137. A.A. Выбор оптимальных спектральных каналов для решения задач абсорбционного газоанализа и локации. 4.1 // Оптика атмосферы и океана. 1992. Т. 5. № 9, С. 978 -985.
  138. В.Г., Санников Д. Г. и др. Исследование спектров поглощения бензинов по сравнению с изооктаном в области 1090 1220 нМ. // Общая физика и электроника. Известия Самарского НЦ РАН. Т. 4. № 2. 2002.
  139. Е.А. Идентификация параметров линейного статического объекта при неточно реализуемых управляющих воздействиях //Автоматика. 1984. — № 5. — С. 20 — 26.
  140. И.П., Косачевский О. Т. Генетические алгоритмы комбинирования эвристик в задачах дискретной оптимизации // Автоматизация проектирования. 1999. № 2. С. 2−7.
  141. A.M., Трущенков В. Л., Черноусько Ф. Л. Управление непрерывного гарантированного оценивания состояния динамических систем //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984. — № 4. — С. 94 — 101.
  142. Г. В. Эффективность преобразования световой энергии в акустическую при взаимодействии импульсного лазерного излучения с жидкой средой. Журнал физической физики, том 72, вып. 10, 2002, 95- 100 с.
  143. Оптико-акустический метод в лазерной спектроскопии молекулярных газов / А. Б. Антипов, В. А. Капитанов, Ю. Н. Пономарев и др. Новосибирск: Наука, 1984.
  144. Патент № 4 595 496 США. Регулирование состава жидкостей /Виллиам В., Карсон, Мендон Масс. Опубл. 17.06.86.
  145. Патент № 4 601 306 США. Устройство для задания и поддержания постоянного соотношения компонентов жидкой смеси //Apparatus for ascertaining and keeping constant the mixingratio of liguid mixture / Ernst. Engelhardt, Georg Kolbl/ Publ. 22. 01. 1986.
  146. Патент № 2 456 012 ФРГ. Система контроля многокомпонентного дозирования / Вольфганг, Регер. Опубл. 10. 06. 1976.
  147. Патент № 2 353 047 Франция. Устройство для дозирования соотношения компонентов / Фирма: АСКОАТ. Франция. Опубл. 23. 12. 1977.
  148. Патент № 4 209 258 США / Фирма «Automatic Continuous mixer apparatus», -приоритет 1978. /Кл.366−138, МКИВО IF 15/04.
  149. Патент № 48−41 519 Япония / Фирма: «Ниппон кокан К.К.» Опубл. 06. 12. 1973.
  150. Патент № 49−32 499 Япония / Опубл. 30. 08. 1974.
  151. Патент № 52 217 668 Япония / Опубл. 03.06.1976.
  152. Патент № 4 708 022 США. Регулирование потока жидкости / Джонсон. Опубл. 24.11.1987.
  153. Патент № 2 257 943 Франция. Многоканальное устройство регулирования расходов компонентов при смешении / Опубл. 12.09.1975.
  154. В.Г. Об одной задаче наблюдения //Кибернетика. 1983. — № 1. — С. 112 113.
  155. В.Г. Асимптотические свойства минимаксных оценок при случайных возмущениях //Кибернетика. 1984. — № 1. — С. 55 — 59.
  156. Проектирование радиопередающих устройств с применением ЭВМ /Под ред. О. В. Алексеева. М.: Радио и связь. — 1987. — С. 33 — 43.
  157. Проспект НПО «Нефтехимавтоматика». Москва: 1984.
  158. .Н., Покотило В. Г. О задачах наблюдения в дискретных системах //Прикладная математика и механика. 1981. — Т. 45, № 1. — С. 3 — 10.
  159. .Н., Покотило В. Г. Минимаксный подход к оценке параметров линейной регрессии //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1983. — № 2. -С. 94−102.
  160. Ю.П. и др. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия межмолекулярных взаимодействий в газах./ Томск: МГП «РАСКО», 2000.
  161. И.Г., Дрозд A.B., Арцебашев Г. В. Выбор оптимальных длин волн и прогнозирование погрешностей в многокомпонентном спектрофотометрическом анализе// Журнал аналитической химии. 1987. Т. 42. № 1. С. 68 77.
  162. Применение ЭВМ в химических и биохимических исследованиях / Под ред. А. Ф. Васильева. М.: Химия, 1976.
  163. А.Т., Савранский Л. И., Масько А. Н. Спектрофотометрический анализ многокомпонентных смесей с применением ЭВМ // Журнал аналитической химии. 1983. Т. 38. № 8. С. 1455 1462.
  164. Разработка контроллеров технологических процессов на базе однокристальных микро-ЭВМ: Отчет (заключительный). Тема 11−88 /Томский институт АСУ и радиоэлектроники. Томск: — 1988. — С. 26 — 29.
  165. B.C., Уваров A.c., Белкин В. И. Использование автоматических промышленных анализаторов состава и свойств нефтепродуктов в АСУ ТП смешения бензинов //Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 1978, — № 4. — С.32−36.
  166. Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л.: Химия. 1984. — С. 149 152.
  167. Р. Выпуклый анализ. М.: Мир. — 1973. — 470 с.
  168. Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение. М.: Мир, 1984.
  169. H.H. Решение задачи оценивания состояния статического объекта с использованием алгоритма построения эллипсоидальных оценок //Автоматика. -1986.-№ 3,-С. 42−48.
  170. H.H. Тепловая теория горения и взрывов // Успехи физических наук. T. XXIII, вып. № 3. 1940.
  171. Ф.Г., Френкель Б. А. и др. Определение октановых чисел топлив и влияние углеводородного состава на показания приборов //Нефтепереработка и нефтехимия. 1986. — № 5. — С. 35 — 37.
  172. О.С., Бирман А. И., Фикс М. О. Развитие АСУ ТП в нефтепереработке и нефтехимии //Серия: «Автоматизация и контрольно-измерительные приборы в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности». 1988. — № 7. — С. 19−24.
  173. Средства сопряжения. Контролирующие и информационно управляющие системы. В кн. Микропроцессоры. Т.2. /Под ред. JI.H. Преснухина. — М.: Высшая школа. — 1986.-382 с.
  174. Современные системы компаундирования моторных топлив //ЦНИИТЕНЕФТЕХИМ. 1997.
  175. В.А. Конечно-сходящиеся локально-оптимальные алгоритмы решения целевых неравенств // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1975. — № 4. — С. 9−20.
  176. А.Н., Арсенин В .Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.
  177. П. Оценка точности результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1988. Туманов В. Октанометр. Схемотехника, № 9, 2003. 2−5 с.
  178. ., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. Пер. с англ. М.: Радио и связь. — 1989.-440 с.
  179. Управление химико технологическими процессами приготовления многокомпонентных смесей / Под ред. Я. Е. Гельфанда. — Л.: Химия. — 1988. — 282 с. Усиков C.B. Электрометрия жидкостей. Л., «Химия», 1974.
  180. Д.К., Фадеева В. Н. Вычислительные методы линейной алгебры. М.: Физматгиз. — 1963. — 672 с.
  181. A.A., Бутковский А. Г. Методы теории автоматического управления. -М.: Наука. 1971.-743 с.
  182. В.Н., Фрадков А. Л., Якубович В. А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука. — 1981. — 448 с.
  183. В.Н. Методы управления линейными дискретными объектами. Л.: изд-во Ленинградского университета. — 1985. — 336 с.
  184. В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. М.: Наука. -1984.-288 с.
  185. Дж., Мальком М., Моулер К. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений. М.: Мир, 1990.
  186. Хенрик Гильберт. Оптимизация качества нефтепродуктов в процессе смешения // Zeszytynauko wepolitechnike Gdanskij. Elektryka XXX11. № 205. — 1973. — С. 3 — 9. Цыпкин Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука. — 1968. -309 с.
  187. Я.З., Кельманс Г. К. Дискретные адаптивные системы управления // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Сер. Техническая кибернетика. 1984. — Т. 17. — С. 3 -73.
  188. Ф.Л. Гарантированные оценки неопределенных величин при помощи эллипсоидов //Докл. АН СССР. 1980. — Т.251. — № 1. — С. 51 — 54.
  189. Ф.Л. Оптимальные гарантированные оценки неопределенностей с помощью эллипсоидов //Изв.АН СССР. 1980. — № 3. — С. 3 — 11- № 4. — С. 3 — 11- № 5. -С. 5−11.
  190. Ф.Л. Эллипсоидальные оценки области достижимости управляемой системы //Прикладная математика и механика. 1981. — Т. 45, № 1. — С. 11−19.
  191. Ф.Л., Мелякин A.A. Игровые задачи управления и поиска. М.: Наука. -1978.-270 с.
  192. Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. Метод эллипсоидов. М.: Наука. — 1988. — 320 с.
  193. И.Ф. Разработка и внедрение адаптивных моделей для оптимального оперативного управления процессами смешения нефтепродуктов //Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 1977. — № 10. — С. 25 — 27.
  194. И.Ф., Чеховской P.A. Оптимальное управление процессом компаундирования бензинов // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 1975. — № 7. — С. 17−20.
  195. Я.Б. Современные и перспективные углеводородные реактивные и дизельные топлива. М., Химия, 1968. 356с.
  196. Шор Н. З. Использование операции растяжения пространства в задачах минимизации выпуклых функций //Кибернетика. 1970. — № 1. — С. 6 — 12 .
  197. Шор Н. З. Метод отсечения с растяжением пространства для решения задач выпуклого программирования //Кибернетика. 1977. — № 1. — С. 94 — 95.
  198. Шор Н. З. Новые направления в развитии методов негладкой оптимизации //Кибернетика. 1977. — № 6. — С. 87 — 91.
  199. Шор Н. З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения.- Киев: Наукова думка. 1979. — 200 с.
  200. Шор Н.З., Гершович В. И. Об одном семействе алгоритмов для решения задач выпуклого программирования //Кибернетика. 1979. — № 4. — С. 62 — 67.
  201. М.И. Формирование требований к точностным характеристикам показателей качества компонентов смесевой продукции по энтропийному критерию //Автоматика и телемеханика. 1992. -№ 1.-С. 113−121.
  202. Электронные цифровые смесительные системы, работающие в истинном масштабе времени //ВЦП. № Ц-88 288, — № Ц-89 400. — М.: — 1971.
  203. В.Н., Расина М. Г., Рудин М. Г. Химия и технология нефти и газа. Л.: Химия, 1977.
  204. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации.- М.: Сов.радио. 1974. — 399 с.
  205. Д.Б., Горяшко А. П., Немировский A.C. Математические методы оптимизации устройств и алгоритмов АСУ /Под ред. Ю. В. Асафьева, В. А. Шабалина. М.: Радио и связь. -1982. — 288 с.
  206. Д.Б., Немировский A.C. Информационная сложность и эффективные методы решения выпуклых экстремальных задач //Экономика и мат. методы. 1076. — № 2. -С. 357−369.
  207. В.А. Рекуррентные конечно-сходящиеся алгоритмы решения систем неравенств //Докл. АН СССР. 1966. — Т. 166. № 6. — с. 1308 — 1311.
  208. .М., Детлаф A.A. Справочник по физике. М.: Наука, 1974.
  209. Е.П. Основы расчета настройки регуляторов теплоэнергетических процессов. -М.: Энергия. 1972. С. 376.
  210. C.B. Разработка быстродействующих алгоритмов и систем автоматизированного управления компаундированием бензинов. Автореферат дисс. на соиск уч.ст. к.т.н. Самара. 2007.
  211. Fenske E.R., Johnston W.C. A new measure for Octane Rating //Materials Research and Standards. October. 1969/ - p. 32 — 35.
  212. Icermann R. Parameter adaptive control algorithms //Atutorial Automatica/ - 1982. -Vol. 18/-№ 5.-p. 513 -528.
  213. Knezevic E., Gaspic A/ Automatizacija mijsanja I etiliziranja motornih benzina // Nafta (Yugosl)/ 1972/ T. 23. — № 5. — p. 193 — 201.
  214. Kongram Geri E. Galfproves flexibility at grassroots. Alliance refinere //Oil and Gas gournal. 1975. -№ 15. — P. 76−78.
  215. Lothholz K. Come optimizan jas mezclasde gaselinas //Petrolec Interamericane. 1971. — V.29. — № 1. — p. 23−26,28.
  216. Minicomputers improve control in small refineries //Petroleum and Petrochemical. -1973. V.13. — № 4. -p.48.
  217. Moore J.F., Garder N.F. Process Control in the 1970-s //Chemical Engineering. 1969. -V.76. — № 12. — p. 94- 106.
  218. Mischtechnik //Bran und Gubbe. Norderstedt /Hamburg. 1985.
  219. Probert I.F. Centralised computer-control system for refinery feed product streams //Oil and Gas gournal. 1970. — V.68. — № 24. — p. 90 — 92, 94, 95.
  220. Pat. № 105 448 G.B. Process and apparatus for mixing fluids / Robert Park Newton. -Publ. 11.01.1967.
  221. Sacher I.P., Mattel L. Systeme de controle hierarchies d’une installation de melange en ligne de Produits Petroliers //Mesures regulation automatisme. 1972. — V. 37. — № 6. -p/101 — 103.
  222. Sax H., Anders H. Mikrocomputer min sensor und Actuator Interface // Elektron. -1986. — V. 35. — № 14. — p. 73 — 78.
  223. Schaepber F.M., Schweppe F.C. Continuous time state estimation under distur — baces bounded by convexsets // IEEE Trans, on automat, control. — 1972. — V. AC — 17. — № 2. -p. 197−205.
  224. Schweppe F.C. Recursive state estimation, unhnown but bounded errors and system inputs //IEEE Trans, on automat, control. 1968. — V. AC — 13. — № 1. — p.22 — 28.
  225. Szczubialka K., Verdu-Andres and Massart D.L. A new method of detecting clustering in the data //Chemo metrics and Intelligent Laboratory Systems. U.S.A. 1998.
  226. Yokogawa Hokushin Electric Corporation. Japan. — Tokyo. — 1987. // Информ,-бюлл.34В6А1 — 02R.
  227. Yorogawa Hokushin Electric Corporation. Japan. — Tokyo. — 1987. // Информ,-бюлл.43В6А1 — 02R.
  228. Ecker I.G., Kupferschmid M. An ellipsoid algoritm for nonlinears programming // Mathematical programming. 1983/ - V.27. — № 1. — p. 83 — 106.
  229. A Controller That Handles it all. Rocwell Automation/ Publication 1756−1.3 November 1999/
  230. Analytical Chem. V.61, № 4,1989, p.313−320
  231. Patent US, P. Number: 4,963,745. Date of Patent: Oct. 16, 1990// Octane measuring process and device
  232. Пат. 3 738 808 США, МКИ G 01 n 33/22. Octane monitoring / Glenn P. Cynningham. JohnG. Larson.-№ 125 687- Заявл. 18.03.1971- Опубл. 12.06. 1973.
  233. Patent Number: 5, 225, 679. Date of Patent: Jul. 6, 1993.
  234. Frans S.D., Harris J.M. Selection of Analytical Wavelength for Multicompontnt Spectrophotometric Determinations // Anal. Chem/ 1985. V. 57. P.2680 2684.
  235. Schoeneburg E., Heinmann F., Feddersen S. Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien: Eine Einfuerung in Theorie und Praxis der simulierten Evolution. -Bonn- Paris- Readin- Mass. u.a.: Addison-Wesley, 1994.
  236. Kaiser H. Zur Definition von Selektivitaet, Spezifitaet und Empfindlihkeit von Analysenverfahren. HZ. Anal. Chem. 1985. V. 57. P. 2680 2684.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!